拼多多作为中国农产品上行的第一大平台，是这场农业变革的推动和亲历者。
“目前状态比较紧张，现阶段各种设备都在调试当中。”云南人闵钱希曦，正在和自己的队伍奋战在草莓种植的比赛中。她的另一重身份是荷兰瓦赫宁根大学温室园艺专业的博士生。她所在的队伍AiCU，此前从17支AI种植队伍中杀进决赛。
日前，中国农业大学和拼多多联合发起了国内首次农业领域的人工智能和顶尖农人的对战，比赛项目是草莓种植。120天，辽宁东港、江苏句容、安徽长丰等地获得过世界金奖等奖项的“顶尖农人”，对阵来自荷兰、江苏、云南和中国农业科学院的4支人工智能队。
“比赛的初衷是，希望通过联合全世界的好手，把国际顶尖的数字农业技术在国内本地化落地并应用。”7月29日，拼多多新农业农村研究院高级总监公泽在接受21世纪经济报道记者采访时透露，这次比赛获胜的各个队伍，将获得由拼多多农业科技基金提供的资金支持，以及在“多多农园”等项目和全国各个产区中，将大赛产出的一些先进性应用进行落地。
据悉，决赛的结果将从种植策略、算法策略的优势、产量、品质、效益投入产出比等几个方面进行评定。模式不同的竞赛双方要用同一把标尺来衡量，对于主办方是一个必须严阵以待的课题。毕竟AI和人工种植的比赛不能仅仅以效益为准绳，数据和经验成为现代社会必须甄别的一组命题。
公泽认为，随着5G、大数据以及碳智能、人机混合智能等新一代AI的发展，农业领域的信息化应用会成为重要的方向。同时，目前国内农业产区面临的问题，是农业劳动力老龄化问题愈发突出、劳动力在农产品成本比重中日趋提高等一系列实际的难题。
新的AI技术在农业中的应用，将有效解决上述问题。比如通过植物生长模型的精准化管理、控肥控药，通过机器人等无人化作业解决劳动力稀缺问题等。这些最先进的技术，目前国内外的科研机构和产地中已经有实际性成果并应用。可以说，前端技术进步的一小步，可能会解决小农经营主体的众多难题，并带来更加稳定的农产品供应链。
为此，拼多多将持续加大在农业领域的布局，并推动农业数字化的步伐。
一次摇旗
人工智能有多盛行，时代需求就有多紧迫。艾瑞咨询数据显示，人工智能赋能实体经济的市场规模预计在2021年将突破千亿。此前，整个农业还处在“马尔萨斯末日”假设的恐慌中。
联合国粮农组织预测，到2050年，全球人口将超过90亿，而人类生活水平的提高和膳食结构的改善，粮食的需求量将增长70%。与此同时，农业发展还面临着资源短缺和环境破坏等问题。如何最大化产能，实现可持续发展，人工智能是解决方案之一。
目前，包括拼多多、京东、阿里巴巴在内的互联网巨头都将目光对准了农业。公泽解释称，虽然国内各个地区存在明显的地理环境、品种品类、成熟季节的差异，但平台可以通过消费端的变革，将6亿多用户零散、长周期的需求，迅速汇聚为短周期的批量需求。
拼多多最新财报显示，2020年第一季度，拼多多农产品订单数超过10亿笔，同比增长184%，2019年的农（副）产品成交额达1364亿元，同比增长109%。对数据的敏感度，让拼多多看到了人工智能和农业结合的可能性。
此次比赛可以看作是拼多多深耕AI农业的一次摇旗。“前端技术进步的一小步，可能会解决小农经营主体的众多难题，并带来更加稳定的农产品供应链。”公泽认为。
对人工种植组来说，这次的比赛更是对未来趋势的探索。经验是辽宁东港组的核心竞争力。公开资料显示，东港草莓的种植面积达到了近15万亩，2019年，东港草莓产值达到46亿元，相关从业人员达到10万人，出战比赛的东港人背负着“中国草莓第一县”的名誉。
“现在的草莓种植技术已经非常成熟了，更多是在原有的基础上看一下，会不会有更多的创新，像是更加节省人力的方式，毕竟草莓种植对人力的需求很旺盛。不过，很多设备还是需要人来进一步调控，没办法达到全自动化的状态。”生于1994年的东港小组成员马冬妮告诉21世纪经济报道记者。
劳动力老龄化以及劳动力成本比重的日益提升，是现行阶段中，人工草莓种植需要攻克的难关。草莓种植的不同时期，需要进行不同比例的水、肥调整。从育苗、选苗、栽种，到施肥、浇水、用药、采摘等环节都需要人长期且精细地照料。商业化草莓种植中所用到的卷帘机，温控的自动放风口以及水肥一体化的设备都需要人力的操作。人工费用占到总费用的60%-70%。
但人力的消耗也为人工智能的发展开拓了空间。马冬妮告诉记者：“工业上机器替代人工已经做得很好了，农业也只是一个时间问题。”行业的产值能否与成本相适配，是需要时间考验的问题。
对AI来说，这次的比赛也是应用落地实践的机会。公开数据显示，预计到2025年，农业市场的AI价值将达到26亿美元，预测复合年均增长率为22.5%。农业市场中的AI价值不仅限于其带来的市场效益，更是对未来人口与粮食比例的一次调整。
算法是AI组的核心竞争力。在闵钱希曦看来，这个比赛不仅仅是当下选出一个种植能手，而更是要为未来的发展模式，比如说更节能、更可持续的现代温室栽培做一个探索。基于环境和植物响应数据，数据驱动的机器学习算法显出其适应和推广上的优势。
AiCU所面临的挑战是设备调试的因地制宜。相比于国内，荷兰的温室园艺已经进入到相对成熟的状态。农民一般只是负责栽培这一个环节，产业链中所需要的控制设备、软件管理、农资供给、劳工培训、超市的供应链对接、合同签订都形成了相对完善的合作模式。AiCU在荷兰积累的经验并不能在国内完全适用，还是需要在本地化过程中不断实践，这其中包括了温室设备及传感器调试以及为适应国内硬件软件而作出的种植策略调整等。
同时，国内的电商优势也是国外所不具备的。“电商带动物流发展比较迅速，我们温室的数字化管理，非常方便我们对接上下游，可以做出更好的生产布局，或者精确的订单化生产，以实现稳定的优质产品供应。”比赛让闵钱希曦的小组，有了探索国内草莓种植全产业链发展的机会。
两种切入方式
AI发展正盛，AI农业也在蓄力。国务院印发的《新一代人工智能发展规划》中提出，到2020年，人工智能的总体技术和应用与世界先进水平同步，核心产业规模超过1500亿，到2030年超过1万亿，人工智能有发展为市场领跑行业的潜力。AI与农业的叠加的市场规模也有望在2025年达到15.7亿。
虽然占比不高，但农业实现跨越式发展后，将成为稳定且大规模的市场准入方式，且数字化发展，也是农业必须要走的路。因而互联网公司一直对农业展现出热情。2019年中国科技企业技术研发投入约4005亿，其中人工智能算法研究投入为9.3%，且大部分投入来自互联网科技公司。对农业的切入也必然出现在互联网公司未来的发展版图中。
现今的AI农业还处在科技巨头们做好案例，打好样板，吸引有实力的合作伙伴共同推广的阶段。
2018年初，拼多多正式建成了“农货中央信息处理系统”，利用大数据技术来对全国农产区及其农产品的生产、销售情况进行跟踪，这也成为了拼多多在农业领域实践“货找人”模式的样本。
半年后，阿里也跟着发布了农业大脑，要将AI解决方案带入农业。在随后的半年中，腾讯和京东也相继宣布了AI农业计划。
腾讯相继两年与荷兰瓦赫宁根大学共同举办了“国际智能温室种植挑战赛”，比赛同样设定了一组人工种植的对照组。有趣的是，两届大赛中，人工种植和AI组的成绩排名发生了变化。
闵钱希曦作为两次比赛的亲历者，她告诉记者，第一届比赛中五组AI队伍只有一支的最终利润超过了人工种植。而第二届中，AI队伍则全部在利润上超过了人工种植者。“其实两次比赛是没法直接比较的，因为种植的作物不同。第二届比赛中，AI为什么能超过人工？组委会做了详尽的分析，将每个组的能源、水、劳工等各方面成本做了细分的核算，同时根据种植时间进度也有动态比较，可持续性方面AI队伍表现都不错，在能源方面我们队的优势明显，这个就奠定了利润获胜的基础。”
由此看来，基于算法的AI种植虽然能做到精确化处理，减少能源损耗，但现阶段的人工智能种植还缺乏灵活度，这也和数据的缺乏相关。目前，人工智能切入农业的场景还是在开发探索阶段，只有在形成成熟的产品生产模式，与可终端售卖的AI解决方案后，才能完成AI农业的变革。
拼多多作为中国农产品上行的第一大平台，是这场农业变革的推动和亲历者。拼多多起家于农业，在“拼”的基础上，平台逐渐发展出成熟的“农地云拼”模式。产品的需求在云端整合后，又通过平台遍布全国的新农人体系，链接到了各大产区，并根据品种、成熟周期、物流条件、精准匹配给对应消费者。这一模式本就基于数据算法，这次的大赛只是更进一步的算法和经验的游戏。
除了互联网公司的入局，人工智能切入农业的方式，也可以通过农业创业型公司销售硬件和服务。《2016-2020年中国智慧农业深度调研及投资前景预测报告》显示，以应用为基础的智慧农业市场，有望从2016年的90.2亿美元达到2022年的184.5亿美元的规模，年均复合增长率为13.8%。这为创业型科技公司提供了市场机遇，但同时互联网公司的入局，也让创业型公司前路难测。
尽管农业领域已经进入数字化发展阶段，但在实际布局中，数据链打通、基础设施建设以及人才缺口，都是需要不断磨合的问题。闵钱希曦认为，理想的状态，是让农民变成类似于产业工人或者职业种植者的身份，具备一定的数据分析能力。农民种植者的决策不是完全依赖于主观的经验，而是基于客观的数据。AI算法会模仿种植专家，根据数据辅助农民种植者做出最终决策。“这样基于数据的生产模式，有助于做出生产布局和精确的生产计划，并很好的连接后期市场。如果产业链中间的种植环节没有做好数据化，那就不利于每个环节的信息传递。”
农业的智能化，只能是“道阻且长,行则将至”。
三个问题
作为新生代的“农人”，马冬妮很早就能用科技的眼光来看待现行农业的发展。在采访中她告诉记者，现阶段AI不太可能完全覆盖，因为它的成本只有少数人能负担。在AI农业的发展历程中，成本是显见的问题之一。
在测试阶段，AI的表现突出。参赛队伍NJAI.莓的队长倪军在接受媒体采访时称，采用新技术的种植策略，肥料利用率可以达到50%以上，亩省水70%，相当于每亩节约350元，以及400元的劳动成本。
但是，问题在于新技术的负担无法让农民承受。按照常规一亩地一个大棚计算，安装基础的风机、天窗等设备的成本约为10万元。如果减少传感器数量，投入成本可缩减到5-10万元，如果要配备更高级的设备，成本则能达到20万元。
与此同时，智慧农业施展的首要前提，就是要有大面积的土地。但中国国情下的小农经济模式，导致土地分化严重，土地的分摊成本高也是难点。这一问题同样体现在此次比赛中，AI组要用到总控电脑管理的水肥一体化系统，往往适用于1000平方米的温室，但比赛的场地只有100多平方米。因此规模化的生产是要面对的第一个天花板。
对此，闵钱希曦认为，就一个三个月的比赛来说，成本肯定会高，但如果考虑10年、20年甚至50年，或者运用到更大规模生产时，传统模式的可持续性肯定是没法和现代农业比较的。另一方面，AI组的标准化生产具有可复制性，易于推广，而传统农业则很强地依赖于经验。AI智慧农业应用先进设备的目的在于辅助种植人员去复制成功的种植技术和方法，将影响植物生长的环境因素可控化，以达到生产的模式化统一，对提升生产效率意义重大。就好比磨刀不误砍柴工，对于刀的研究远比砍的研究有意义。
AI农业要面临的第二个问题是数据的匮乏。AI的应用需要大量数据对算法进行训练。农业领域中，数据需要填补的空间巨大，且大部分数据只能在每年的生长季节使用一次，甚至常常需要数年的时间，才能收集到某个地段或农场中具有统计意义的数据。
现阶段，AI多用于对环境的感知，但植物的具体状态还是未知数。现代温室中，植物状态的感知需要专家或劳工定期采集样本，进行植物形态指标的测量，这种测量方式的缺陷在于它的有损性质以及对人力的耗费。
另一方面，在现行阶段中，温室也无法记录决策数据。在一定时间段，人对植物做出的动作，植物会产生什么样的反应，是AI需要学会的部分。
选择在此时深度布局农业数字化，拼多多的考量是什么？对此，公泽透露，今年还会持续加大在农业的投入，包括资金、技术和资源等。“农业是一个重投入的产业，全国各种产地都很分散，成熟季节也不一样。我们需要整合各种需求，将商品以多对多的形式提供给下游的消费者。”
正是因为去掉了中间流通、渠道商的各个环节，通过降本增效，让农民和最终的消费者都成为受益者。财报数据显示，2019年，拼多多的总订单量是197亿笔，平台农（副）产品活跃商家数量达58.6万，同比增长142%。2020年第一季度，平台农产品订单数超过10亿笔，同比增长达184%。
在公泽看来，现阶段的农业数字化更加具有社会意义，而不应该纯粹从商业化的角度来考量。通过此次大赛，拼多多希望能将老一代农人的经验和人工智能集合，给更多产业带带来一些低成本的数字农业管理办法。在国外，AI技术在农业上应用很多，国内还不够多，渗透率处于非常初级的阶段。“拼多多是一家起家于农业，立命于农业的平台。我们将持续加大在农业领域的资金和技术投入，让农户有利益、有钱赚，用科技给农业生产者带来真金白银的提升。”
（作者：陶力,洛赛 编辑：李清宇）
21世纪经济报道及其客户端所刊载内容的知识产权均属广东二十一世纪环球经济报社所有。未经书面授权，任何人不得以任何方式使用。详情或获取授权信息请点击此处。